Construction de graphes de connaissances à partir de textes avec une intelligence artificielle explicable et centrée-utilisateur·ice

Titre : Construction de graphes de connaissances à partir de textes avec une intelligence artificielle explicable et centrée-utilisateur·ice

Mot clés : Traitement automatique du langage naturel, explicabilité, IA centrée-utilisateur·ice, analyse de concepts formels, web sémantique, graphes de connaissances

Avec les progrès récents dans le domaine de l'intelligence artificielle, la question du contrôle humain est devenu centrale. Aujourd'hui, cela passe à la fois par des recherches en explicabilité et des systèmes centrés autour de l'interaction avec l'utilisateur·ice. De plus, avec l'expansion du web sémantique et des méthodes de traitement automatique du langage naturelle, la tâche de construction de graphes de connaissances à partir de textes est devenu un enjeu important. Cette thèse présente un système centré-utilisateur·ice pour la construction de graphes de connaissances à partir de textes.
Cette thèse présente plusieurs contributions. Tout d'abord, nous introduisons un workflow centré-utilisateur·ice pour la tâche sus-citée, ayant la propriété  d'automatiser progressivement les actions de l'utilisateur$\cdot$ice tout en lui laissant un contrôle fin du résultat. Ensuite, nous présentons nos apports dans le domaine de l'analyse de concepts formels, utilisés afin de concevoir un module d'apprentissage fainéant et explicable pour la tâche de classification de relations. Enfin, nous présentons nos apports dans le domaine de l'extraction de relations, et comment ces apports s'inscrivent dans le workflow présenté précédemment.

L’accès du public (hors IRISA) à cette soutenance est contraint à une inscription obligatoire avant le 18 décembre auprès de gaelle [*] tworkowskiinria [*] fr (gaelle[dot]tworkowski[at]inria[dot]fr) – L’accès ne sera pas autorisé sans inscription préalable. Par ailleurs, les visiteurs ne porteront ni bagage ni sac.